名称:【小象学院】机器学习入门到实践
描述:该课程是小象学院推出的机器学习系统入门到实践的经典课程。内容体系完整,从数学基础(数学分析、概率论、贝叶斯、线性代数)和Python编程基础讲起,逐步深入到机器学习的核心算法与实践。涵盖了数据清洗、特征选择、回归(线性回归、Logistic回归)、决策树、随机森林、集成提升(如AdaBoost)、支持向量机(SVM)、聚类算法(如K-Means)、EM算法、主题模型(如LDA)以及隐马尔可夫模型(HMM)等关键主题。课程特点是理论与实践紧密结合,每个算法章节都配有相应的代码实践环节,旨在帮助学习者夯实理论基础,并具备使用Python解决实际机器学习问题的能力。
链接:
百度:https://pan.baidu.com/s/1gucjiderCBGodIHxMhU5SA?pwd=9527
夸克:https://pan.quark.cn/s/4c2ddc90de64
📁 大小:7.97 GB
🏷 标签:#机器学习 #数学基础 #Python #特征工程 #回归算法 #决策树 #随机森林 #SVM #聚类算法 #主题模型 #小象学院 #机器学习入门到实践 #baidu #quark
|